基于特征优选模拟电路故障诊断方法

传统基于最小二乘支持向量机模拟电路故障诊断方法都是使用单一的特征向量组合训练支持向量机所有二分类器,然而实际上每个二分类器对不同的特征向量组合有不同的分类精度。因此,提出了基于马氏距离的粒子群优化算法,为最小二乘支持向量机所有二分类器优选出近最优的特征向量组合。然后,将近最优特征向量组合用于训练和测试该支持向量机。最后把该方法应用于模拟电路早期故障诊断,实验结果表明,基于近最优特征向量组合的诊断精度要高于单一特征向量组合的诊断精度。     

PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能.针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数.基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估.性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性.     

电力系统中长期负荷预测改进算法分析

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度.     

基于最小二乘支持向量机和能量频谱分析的电机匝间短路故障诊断

针对异步电机的构造与定子匝间短路故障,提出了一种基于最小二乘支持向量机和能量频谱分析的故障诊断方法,该方法通过样本误差来选择贡献量比较大的样本,同时又顾及到其它样本的一些属性,再通过最小二乘支持向量机来进行训练,在保证算法的精度和推广的能力的同时,可以减少训练样本的数量,因而训练速度会很快。此方法具有鲁棒性和快速性,同时它也会削弱部分干扰样本的影响,从而减少误判的概率。实验结果显示,使用最小二乘支持向量机和能量频谱分析的故障诊断方法,对电机故障方式进行诊断具有一定的可行性和有效性。     

基于小波分析-最小二乘支持向量机的转子碰摩故障诊断

针对不同材料碰摩声发射信号分类识别的问题,利用小波分析良好的时频特性和最小二乘支持向量机解决小样本、非线性、高维模式识别问题的优势,提出一种小波分析与最小二乘支持向量机结合的分类方法.声发射信号进行小波多尺度分解,将分解获得的各尺度能量百分比作为最小二乘支持向量机的输入,用于声发射信号分类识别.实验结果表明:该方法可以明显识别出转子碰摩故障信号以及分类不同材料的碰摩信号.     

改进DOAS技术在混合气体中的定量分析

针对差分吸收光谱技术(DOAS)中混合气体吸收光谱重叠问题,提出了一种建立在粒子群优化算法和最小二乘支持向量机算法融合上的改进的DOAS方法.采用最小二乘支持向量机技术对SO2、NO分别建立定量分析模型,并运用粒子群优化算法的强大寻优能力对最小二乘支持向量机算法中的参数进行寻优,最后对定量分析模型进行重建.实验结果表明,采用数据融合的DOAS方法,在解决混合气体光谱重叠问题上切实可行,分别将SO2、和NO最大绝对误差率提高到1.200 0%和2.691 8%,具有一定的实际意义.     

最小二乘支持向量机的半监督学习算法

将最小二乘支持向量机引入到半监督学习中,提出了一种最小二乘支持向量机的半监督学习算法.采用最小二乘支持向最机训练混合样本集,利用最小二乘支持向量机训练速度快、效率高等优点有效地克服了目前一些半监督支持向量机学习算法时间代价大、效率低的缺陷.在训练过程中采用区域标注法,减少达到收敛所需要的迭代次数,并给出了SLS-SVM算法具体的数学描述.在人造数据集及实际数据集上的实验表明,最小二乘支持向量机的半监督学习算法可以有效的减少训练时问,提高训练的速度,从而具有更好的推广能力.     

基于最小二乘支持向量机的SF6气体分解产物的浓度检测

在电力设备检修中,可通过检测SF6的分解产物H2S气体、SO2气体和CO气体的浓度判断设备运行状况.采集三种电化学气体传感器经A/D转换后的值,将该值作为样本数据对各气体的最小二乘支持向量机模型进行训练,在输出值与期望值的误差满足要求条件下,采用粒子群算法获取最小二乘支持向量机的最优参数,确定各气体的最小二乘支持向量机...     

基于GA-LSSVR算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

针对回采工作面瓦斯涌出量问题的小样本、非线性、影响因素关系复杂等特点,采用遗传-最小二乘支持向量回归算法对瓦斯涌出量进行预测,利用定量方法进行分析,避免了定性分析的局限性,有效提高了预测的精度。该模型首先利用遗传算法对最小二乘支持向量回归机中的参数进行训练和优化,然后运用遗传-最小二乘支持向量回归模型对测试样本进行了回采工作面瓦斯涌出量测试。测试结果表明:与支持向量回归机以及最小二乘支持向量回归机的预测值相比,遗传-最小二乘支持向量回归的回采工作面瓦斯涌出量预测可靠性和精确性更高。     

基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量

通过光电反射式的光路扫描纳米金免疫层析试条测试线和质控线信号,研究基于最小二乘支持向量机的纳米金免疫层析试条快速定量方法,建立遗传算法优化的最小二乘支持向量机纳米金免疫层析试条定量研究方法。该方法对纳米金免疫层析试条甲胎蛋白(AFP)检验样本的统计数据中,样本相对均方差RMSE为12.2%,实验结果表明:遗传算法优化的纳米金免疫层析试条最小二乘支持向量机定量拟合模型有较好的整体性能和局部性能,适用于纳米金免疫层析试条的快速定量。